Model Releases
GLM-4.7 : Le Nouveau Standard Open-Source du Coding
Zhipu AI lance GLM-4.7, un modèle open-weights qui domine les classements de codage et offre des coûts inférieurs à la concurrence occidentale.
1 décembre 2025
Model ReleaseGLM-4.7
Introduction : Une Révolution pour les Développeurs
Le 1er décembre 2025, Zhipu AI a officiellement dévoilé GLM-4.7, un modèle de langage conçu spécifiquement pour les tâches de développement logiciel. Cette annonce marque un tournant significatif dans l'écosystème de l'IA open-source, proposant une alternative robuste aux modèles propriétaires occidentaux. Avec des poids ouverts, GLM-4.7 permet aux ingénieurs de déployer des solutions de pointe sans les contraintes de licence restrictives souvent associées aux géants de la tech.
Ce modèle s'inscrit dans une stratégie plus large de Zhipu pour rivaliser avec OpenAI et Google, offrant des capacités de raisonnement et de codage exceptionnelles. Les développeurs qui cherchent à intégrer une IA performante dans leurs pipelines CI/CD trouveront dans GLM-4.7 une solution mature. La disponibilité des poids ouverts sur les plateformes communautaires signifie que la recherche et l'optimisation locale sont désormais accessibles à tous.
- Date de sortie : 2025-12-01
- Licence : Open Weights
- Famille : GLM-4 Series
- Focus : Développement & Raisonnement
Architecture et Fonctionnalités Clés
GLM-4.7 repose sur une architecture MoE (Mixture of Experts) optimisée pour réduire la latence tout en augmentant la densité des connaissances. Le modèle principal supporte une fenêtre de contexte massive de 1 million de tokens, permettant l'analyse de bases de code entières. Une variante spécifique, GLM-4.7 Flash, a été introduite pour les tâches nécessitant une rapidité extrême et une consommation de ressources minimale.
Les capacités multimodales ont été renforcées pour mieux comprendre les diagrammes d'architecture et les captures d'écran de l'IDE. L'agent de codage intégré permet l'exécution de tâches multi-étapes avec une cohérence accrue, réduisant les erreurs de contexte lors des refontes complexes. Zhipu a également mis l'accent sur la sécurité des dépendances et la génération de code sécurisé par défaut.
- Architecture : MoE (Mixture of Experts)
- Context Window : 1M tokens
- Variantes : Standard & Flash
- Capacités : Multimodal & Agentique
Performance et Benchmarks
Sur les leaderboards mondiaux, GLM-4.7 se classe désormais en tête des catégories codage et raisonnement. Il dépasse le modèle précédent GLM-4.6 et rivalise directement avec les meilleurs modèles fermés. Les tests sur HumanEval montrent une précision de 90.5%, tandis que le benchmark SWE-bench atteint un score de 78.2%, démontrant une capacité réelle à résoudre des issues GitHub complexes.